566. Reshape the Matrix
Analysis
这个题目有点挂羊头卖狗肉的感觉。隐约记得数据结构那本书好像讲过一点关于矩阵的压缩存储的知识。
Code
直接做吧。1
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19class Solution {
public:
vector<vector<int>> matrixReshape(vector<vector<int>>& mat, int r, int c) {
int m = mat.size(), n = mat[0].size();
if(m * n != r * c) return mat;
int tr = 0, tc = 0;
vector<vector<int>> ret(r, vector<int>(c));
for(int i = 0; i < r; i++) {
for(int j = 0; j < c; j++) {
ret[i][j] = mat[tr][tc++];
if(tc == n) {
tr++;
tc = 0;
}
}
}
return ret;
}
};
不过,好像可以结合矩阵的压缩存储知识优化一下:1
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12class Solution {
public:
vector<vector<int>> matrixReshape(vector<vector<int>>& mat, int r, int c) {
int m = mat.size(), n = mat[0].size();
if(m * n != r * c) return mat;
vector<vector<int>> ret(r, vector<int>(c));
for(int index = 0; index < m * n; index++) {
ret[index / c][index % c] = mat[index / n][index % n];
}
return ret;
}
};
118. Pascal’s Triangle
Analysis
dp 题,他又来了😂。
这个题就是求杨辉三角。
好像不是很复杂的样子,设置一个 dp 二维数组,显然,$dp[0][0] = 1$,$dp[1][0] = 1, dp[1][1] = 1$,$dp[2][0] = 1, dp[2][1] = dp[1][0] + dp[1][1] = 2, dp[2][2] = dp[1][1] = 1$。按照这种思路,可以得到状态转移方程:$dp[i][0] = dp[i - 1][0], dp[i][i] = dp[i - 1][i - 1], dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + dp[i - 1][j]$。
Code
因为最后的输出结果总没有多余的 0 存在,所以为了返回符合条件的矩阵,dp 数组只能与返回的矩阵分开了。1
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22class Solution {
public:
vector<vector<int>> generate(int numRows) {
vector<vector<int>> ret;
int dp[31][31] = {0};
dp[0][0] = 1;
ret.push_back({dp[0][0]});
for(int i = 1; i < numRows; i++) {
vector<int> tmp;
dp[i][0] = dp[i - 1][0];
tmp.push_back(dp[i][0]);
for(int j = 1; j < i; j++) {
dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + dp[i - 1][j];
tmp.push_back(dp[i][j]);
}
dp[i][i] = dp[i - 1][i - 1];
tmp.push_back(dp[i][i]);
ret.push_back(tmp);
}
return ret;
}
};
不过,这样写总感觉不太优雅,嗯,改一下:1
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14class Solution {
public:
vector<vector<int>> generate(int numRows) {
vector<vector<int>> ret(numRows);
for(int i = 0; i < numRows; i++) {
ret[i].resize(i + 1);
ret[i][0] = ret[i][i] = 1;
for(int j = 1; j < i; j++) {
ret[i][j] = ret[i - 1][j - 1] + ret[i - 1][j];
}
}
return ret;
}
};
果然,这样写清爽很多。
Summary
今天的题目比较简单?感觉好像可以在多来几道题?
话说,杨辉三角这个东西性质还挺多的,说不定可能会出其他性质的题。